본 연구에서는 목자판과 수면이 포함되어 있는 시차를 가진 두 영상에 대해 직사각형 검사영역을 설정하고 그 상관계수를 분석하여 수면을 판단하는 새로운 수면인식 기법을 제안하였다. 상관계수의 수직적인 값들로부터 임계치, 첨두값, 기울기, 분산비 등 4가지 방법을 이용하여 수면의 위치를 판정하였다. 흔들림 등으로 인해 두 영상의 위치가 불일치하여 생기는 문제를 제거하기 위해 추가로 영상의 흔들림을 보정하는 알고리즘과 통계적 필터링 기법을 적용하였다. 저수시에 촬영한 28개 지점의 영상에 개발한 수면 인식 방법을 적용하였다. 이 방법으로 계산한 수면은 목측 수면과의 평균상대오차가 3.4～5.7 cm 정도로 나타났다. 수면의 요동이 있을 경우, 이 방법은 기존 방법을 보완하여 영상수위계의 수위 측정성능을 높이는데 활용될 수 있을 것이다.

본 연구에서는 괴산댐 하류 달천에서 6가지 직접 유량 측정 방법-유속면적법, 봉부자법, ADCP이동측정법, ADCP정지 측정법, 전자파표면유속계, LSPIV-을 적용하고, 이를 댐 방류량 및 유속면적법과 비교함으로써 정확도를 상호 평가하였다. 이를 위해 2005년부터 2010년까지 실시된 총 39회의 유량측정결과가 분석되었다. 댐 방류량과의 비교 결과, 봉부자법을 제외한 나머지5가지 방법은 평균 6.2% 이내의 절대값오차를 나타냈다. 유속면적법과 다른

본 논문에서는 목자판과 수면이 포함되도록 촬영된 두 장 이상의 연속적인 영상으로부터 수면의 연속적인 움직임에 의해 픽셀의 농도변화가 발생하는 지점을 수면으로 인식하여 수위를 계측하는 방법을 개발하였다. 이 방법의 성능을 검증하기 위하여 목자판이 오염된 경우와 물이 투명하여 물속이 투시되는 경우에 대하여 실내 및 현장 실험을 실시하였다. 두 경우의 실험결과에서 모두 기존 수면인식방법에서는 오염된 부분과 물속 투시된 부분을 수면으로 잘못 인식하였으나, 새로